企業(yè)專利觀察｜昆侖芯的十年蛻變

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2026年5月7日，昆侖芯科技正式啟動科創(chuàng)板上市輔導。

這家公司的名字，在國產(chǎn)AI芯片圈里并不陌生——它是國內(nèi)最早實現(xiàn)AI芯片大規(guī)模商用的企業(yè)之一，前身是百度智能芯片及架構(gòu)部，2021年完成獨立融資，如今手握765件專利，正站在資本市場的門口。

但昆侖芯究竟是一家什么樣的公司？它的技術(shù)護城河有多深？在英偉達主導的AI算力市場里，它的突破口在哪里？

本文基于昆侖芯765件專利的完整數(shù)據(jù)庫，逐一拆解。

一、專利資產(chǎn)的前世今生：從百度剝離的技術(shù)遺產(chǎn)

理解昆侖芯，必須先理解它的專利資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

765件專利中，申請人涵蓋三個主體：昆侖芯科技（約426件）、百度（約309件）、星云融創(chuàng)等關(guān)聯(lián)公司（約14件）。表面上看，這是一個混合專利池，但深入法律狀態(tài)數(shù)據(jù)會發(fā)現(xiàn)一個關(guān)鍵事實：345件專利發(fā)生過權(quán)利轉(zhuǎn)移，其中百度原始申請的309件中，267件（71.6%）已完成轉(zhuǎn)移。

這批專利，是昆侖芯2021年從百度獨立時帶走的核心技術(shù)資產(chǎn)。

從時間線看，2019年和2020年是第一個申請高峰，兩年合計319件，占總量的41.7%。這個時間節(jié)點高度吻合：2019年昆侖芯1代芯片量產(chǎn)，2020年昆侖芯2代芯片研發(fā)推進，百度和昆侖芯團隊在這兩年密集申請了大量安全、加密、處理器架構(gòu)專利，并在美國、歐洲、韓國、日本同步布局。

這批專利的海外布局密度，在國產(chǎn)AI芯片企業(yè)中極為罕見。

美國110件、歐洲60件、韓國55件、日本53件、德國37件——德國單獨申請（非通過EP途徑）這一細節(jié)尤其值得關(guān)注，說明昆侖芯對德國汽車工業(yè)市場的重視程度超出一般認知。結(jié)合2022年出現(xiàn)的"安全島中的內(nèi)存管理方法、裝置、芯片、車輛以及介質(zhì)"（CN202211049220.4）這件明確針對車載AI芯片的授權(quán)專利，昆侖芯的車規(guī)級芯片布局早已悄然展開。

二、技術(shù)架構(gòu)解剖：XPU不是GPU的替代品

昆侖芯的核心技術(shù)主張是"XPU架構(gòu)"——2017年在Hot Chips發(fā)布，此后歷經(jīng)三代芯片迭代。但XPU究竟是什么？專利數(shù)據(jù)庫給出了比官方宣傳更清晰的答案。

從IPC分類看技術(shù)重心：

技術(shù)方向

專利數(shù)

占比

處理器調(diào)度與執(zhí)行（G06F9）

203

26.5%

存儲系統(tǒng)（G06F3/G11C）

101

13.2%

安全/加密（H04L9/G06F21）

94

12.3%

矩陣/向量運算（G06F17）

57

7.4%

神經(jīng)網(wǎng)絡/機器學習（G06N）

57

7.4%

芯片設(shè)計/EDA/編譯（G06F30）

50

6.5%

G06F9/50（任務調(diào)度/資源分配）是單一IPC中申請量最大的，達64件，且貫穿2019年至2025年每一個階段，從未間斷。這不是偶然——任務調(diào)度是XPU架構(gòu)區(qū)別于GPU的核心差異所在。

GPU的設(shè)計哲學是"大規(guī)模并行"：數(shù)千個CUDA核心同時執(zhí)行相同指令（SIMT），適合圖形渲染和矩陣乘法的規(guī)則計算。XPU的設(shè)計哲學是"異構(gòu)任務調(diào)度"：針對AI推理中大量存在的不規(guī)則計算（稀疏矩陣、動態(tài)形狀張量、條件分支）設(shè)計專用調(diào)度單元，在這類場景下效率顯著優(yōu)于GPU。

專利CN202110815712.9（2021年，"指令處理裝置、處理器、芯片、計算設(shè)備及相應的方法"）和CN202110821443.7（2021年，"用于處理任務的方法、處理器、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)"）是這一方向的代表性授權(quán)專利，均已授權(quán)，構(gòu)成昆侖芯處理器架構(gòu)的核心知識產(chǎn)權(quán)壁壘。

三、三代芯片的技術(shù)演進：專利數(shù)據(jù)還原真實路線圖

官方資料對三代芯片的描述相對簡略，但專利申請的時間分布和技術(shù)方向，可以還原出更精細的技術(shù)路線圖。

昆侖芯1代（2019年量產(chǎn)）：驗證可行性

對應專利主要集中在2018–2019年，技術(shù)重心是基礎(chǔ)處理器架構(gòu)和安全體系。這一代芯片的核心任務是驗證XPU架構(gòu)在實際AI推理場景中的可行性，專利布局以"能跑起來"為目標，覆蓋指令執(zhí)行、內(nèi)存訪問、基礎(chǔ)安全機制。

昆侖芯2代（2021年量產(chǎn)）：性能躍升

2020–2021年專利申請量合計231件，是整個專利庫中技術(shù)密度最高的兩年。這一階段出現(xiàn)了大量矩陣運算（G06F17/16）、流水線優(yōu)化（G06F9/38）、虛擬化（G06F9/455）專利，以及完整的AI加速器安全體系（根信任、密鑰共享、AI水印、數(shù)據(jù)混淆）。

其中，"使用隱式數(shù)據(jù)簽名人工智能水印的方法和系統(tǒng)"（CN202010519652.1）這件專利尤為值得關(guān)注——它解決的是AI模型知識產(chǎn)權(quán)保護問題，即如何在不影響模型性能的前提下，為模型嵌入不可見的版權(quán)水印。這在2020年是極具前瞻性的布局，彼時大模型版權(quán)爭議尚未成為行業(yè)焦點。

昆侖芯3代（2024年，R系列+K系列）：大模型適配

2023–2024年專利申請量合計207件，技術(shù)方向發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)向：矩陣運算專利密度顯著提升，出現(xiàn)了明確針對Transformer架構(gòu)的專利——CN202410324562.5（2024年，"數(shù)據(jù)處理方法、訓練注意力計算的方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)"）已獲授權(quán)，直接對應大語言模型中最核心的Attention計算優(yōu)化。

同年，"深度學習模型的訓練方法、圖像生成方法及裝置"（CN202310798241.4）授權(quán)，覆蓋擴散模型（Diffusion Model）訓練加速，說明昆侖芯3代的設(shè)計目標已從"通用AI推理"升級為"大模型訓練+推理全覆蓋"。

3代芯片分為R系列和K系列，從專利布局推斷：R系列（Reasoning）側(cè)重推理加速，K系列（Knowledge/Kernel）側(cè)重訓練場景，兩條產(chǎn)品線對應不同的任務調(diào)度策略和存儲訪問模式。

四、安全護城河：被低估的差異化競爭力

昆侖芯的安全專利群，是整個專利庫中最容易被忽視、卻最具戰(zhàn)略價值的部分。

94件安全/加密專利，集中在2019–2020年密集申請，覆蓋完整的AI加速器安全體系：

• 根信任（Root of Trust） ：為AI加速器建立硬件級信任錨點，防止固件篡改

• 密鑰共享 ：多加速器集群間的安全密鑰分發(fā)協(xié)議（CN202010514201.9，已授權(quán)）

• AI水印 ：模型版權(quán)保護（CN202010519652.1，已授權(quán)）

• 命令加密 ：主機向加速器下發(fā)指令的加密通道（CN202010526300.9，已授權(quán)）

• 內(nèi)核簽名輸出 ：加速器計算結(jié)果的完整性驗證（CN202010526807.4，已授權(quán)）

這套安全體系的完整性，在國產(chǎn)AI芯片企業(yè)中獨一無二。更重要的是，這批專利在美國、歐洲、韓國、日本均有對應申請，且多數(shù)已完成權(quán)利轉(zhuǎn)移至昆侖芯名下，法律狀態(tài)清晰。

為什么安全專利是差異化競爭力？

金融、政務、醫(yī)療等行業(yè)的AI部署，對數(shù)據(jù)安全和模型安全有強制性要求。一塊沒有硬件級安全機制的AI芯片，在這些場景中根本無法通過合規(guī)審查。昆侖芯的安全專利群，實際上是一張進入高價值行業(yè)市場的"通行證"。

五、存儲墻：AI芯片的真正瓶頸，昆侖芯的真正戰(zhàn)場

AI芯片領(lǐng)域有一個被反復提及卻鮮少被深入分析的概念——"存儲墻"（Memory Wall）。

簡單說：現(xiàn)代AI模型的參數(shù)量以百億、千億計，而芯片片上SRAM容量有限，大量數(shù)據(jù)需要在片上緩存和片外HBM之間反復搬運。數(shù)據(jù)搬運的帶寬和延遲，往往比計算本身更制約整體性能。

昆侖芯在存儲系統(tǒng)方向布局了101件專利，是僅次于處理器調(diào)度的第二大技術(shù)方向。其中，G06F3/06（存儲器訪問控制）27件，G11C（存儲器件）10件，G06F13/28（內(nèi)存總線/DMA）若干件。

2023年集中出現(xiàn)的存儲訪問效率專利尤為關(guān)鍵：

• CN202310310122.X（"電子設(shè)備、確定存儲器訪存效率的方法和存儲介質(zhì)"，已授權(quán)）

• CN202310310366.8（"數(shù)據(jù)處理裝置、方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)"，已授權(quán)）

這兩件專利的核心是訪存效率的動態(tài)評估與優(yōu)化——在運行時實時分析數(shù)據(jù)訪問模式，動態(tài)調(diào)整緩存策略，減少無效數(shù)據(jù)搬運。這是解決存儲墻問題的軟硬件協(xié)同方案，技術(shù)難度極高。

2024年授權(quán)的CN202410324562.5（Attention計算優(yōu)化）同樣與存儲密切相關(guān)——Transformer的Attention機制計算復雜度是序列長度的平方，存儲訪問是主要瓶頸，該專利針對這一瓶頸提出了專用的數(shù)據(jù)布局和訪問優(yōu)化方案。

六、EDA工具鏈：全棧野心的最新證據(jù)

2025年專利申請中，EDA（電子設(shè)計自動化）方向的專利數(shù)量顯著增加，出現(xiàn)了G06F30/392（布局布線優(yōu)化）、G06F30/3312（時序分析）等細分方向的申請。

這是一個值得高度關(guān)注的信號。

EDA工具是芯片設(shè)計的"操作系統(tǒng)"，長期被Synopsys、Cadence、Mentor等美國公司壟斷。在當前地緣政治背景下，EDA工具的自主可控已成為國產(chǎn)芯片企業(yè)的戰(zhàn)略必選項。昆侖芯在EDA方向的專利布局，說明其正在構(gòu)建自主的芯片設(shè)計工具鏈——這不僅是降低對外依賴的防御性舉措，更是向"全棧AI芯片公司"演進的主動戰(zhàn)略。

結(jié)合2024年出現(xiàn)的先進封裝專利（CN202420647011.8，"3D封裝堆疊芯片"，已授權(quán)），昆侖芯的全棧布局已延伸至：

算法層 → 編譯器/SDK → 芯片架構(gòu) → EDA工具 → 先進封裝

這條完整的技術(shù)鏈條，是昆侖芯區(qū)別于大多數(shù)國產(chǎn)AI芯片企業(yè)（通常只覆蓋芯片架構(gòu)和SDK層）的核心差異。

七、核心發(fā)明人：技術(shù)護城河的人才基礎(chǔ)

專利數(shù)據(jù)庫揭示了昆侖芯的核心技術(shù)團隊構(gòu)成。

發(fā)明人

專利數(shù)

核心方向

歐陽劍

175件

處理器調(diào)度、任務執(zhí)行、分布式計算

程越強

121件

安全體系架構(gòu)

劉勇

87件

存儲系統(tǒng)、調(diào)度優(yōu)化

王京

58件

處理器架構(gòu)

杜學亮

58件

編譯器、EDA工具鏈

漆維

49件

安全/加密

王勇

40件

處理器執(zhí)行

羅航

32件

矩陣運算

歐陽劍是絕對核心發(fā)明人，覆蓋處理器調(diào)度、任務執(zhí)行、分布式計算等多個方向，是XPU架構(gòu)的主要設(shè)計者之一。程越強主導了2019–2020年的安全專利集群，是昆侖芯安全體系的核心架構(gòu)師。

這四位核心發(fā)明人的專利覆蓋方向，恰好對應昆侖芯最核心的四個技術(shù)護城河：處理器架構(gòu)、安全體系、存儲優(yōu)化、編譯工具鏈。技術(shù)團隊的穩(wěn)定性，是評估昆侖芯科創(chuàng)板上市后持續(xù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵指標。

八、市場潛力：三個被低估的增量空間

增量空間一：政務與金融的國產(chǎn)替代

國內(nèi)政務云、金融核心系統(tǒng)的AI算力采購，正在經(jīng)歷從英偉達向國產(chǎn)芯片的強制性遷移。昆侖芯憑借完整的安全體系（根信任、密鑰共享、數(shù)據(jù)加密）和成熟的商用記錄（三代芯片均已量產(chǎn)），是這一市場最具競爭力的選手之一。

增量空間二：邊緣推理的爆發(fā)

大模型推理正在從云端向邊緣遷移——手機、汽車、工業(yè)設(shè)備都需要本地AI算力。昆侖芯的車載AI芯片專利（CN202211049220.4）和邊緣推理優(yōu)化方向，預示其產(chǎn)品線將向邊緣側(cè)延伸。這是一個比數(shù)據(jù)中心更分散、更難被單一巨頭壟斷的市場。

增量空間三：大模型訓練的國產(chǎn)算力替代

2024年以來，國內(nèi)大模型企業(yè)在英偉達GPU供應受限的背景下，被迫加速國產(chǎn)算力適配。昆侖芯3代芯片（R系列+K系列）的訓練/推理雙線布局，以及Attention計算優(yōu)化、分布式任務調(diào)度等專利，直接對應這一需求。

九、技術(shù)突破方向：專利數(shù)據(jù)的前瞻信號

從2025年專利申請的技術(shù)方向，可以預判昆侖芯下一代產(chǎn)品（昆侖芯4代）的核心突破點：

突破點一：稀疏計算加速

大語言模型推理中，大量激活值接近零（稀疏性），跳過這些無效計算可以大幅提升效率。2025年申請中出現(xiàn)了針對稀疏矩陣的專用調(diào)度專利，這是4代芯片在推理效率上的核心差異化方向。

突破點二：存算一體（In-Memory Computing）

G11C方向的專利在2024–2025年持續(xù)增加，部分專利涉及存儲單元內(nèi)嵌計算邏輯，這是解決存儲墻問題的根本性方案——數(shù)據(jù)不再需要搬運到計算單元，而是在存儲單元內(nèi)直接完成計算。

突破點三：分布式推理協(xié)同

G06F9/50（任務調(diào)度）在2025年仍是申請量最大的單一IPC，且出現(xiàn)了明確針對多芯片協(xié)同推理的專利。隨著大模型參數(shù)量突破萬億，單芯片已無法承載完整推理，多芯片協(xié)同調(diào)度成為必須解決的工程問題。

突破點四：編譯器自動優(yōu)化

EDA和編譯器方向的專利密度在2025年顯著提升，說明昆侖芯正在構(gòu)建能夠自動將PyTorch/TensorFlow模型映射到XPU架構(gòu)的編譯優(yōu)化工具鏈。這是降低開發(fā)者遷移成本、擴大生態(tài)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

十、風險與挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)不說謊

有效授權(quán)專利約395件，占總量51.6%，授權(quán)率處于行業(yè)中等水平。27件專利處于放棄/視為放棄狀態(tài)，19件被駁回后完成權(quán)利轉(zhuǎn)移——這批被駁回專利的存在，說明部分技術(shù)方向的專利布局存在質(zhì)量參差不齊的問題，在科創(chuàng)板上市審查中可能面臨專利有效性質(zhì)疑。

2022年申請量僅46件，是整個專利庫的最低谷，與當年國內(nèi)半導體行業(yè)整體融資收縮的背景吻合。這一年的研發(fā)投入壓縮，是否影響了2024–2025年的產(chǎn)品競爭力，值得關(guān)注。

百度仍持有部分未完成轉(zhuǎn)移的專利，兩家公司之間的知識產(chǎn)權(quán)邊界是否清晰，是上市審查的潛在風險點。

國產(chǎn)AI芯片的競爭，從來不只是算力數(shù)字的比拼。昆侖芯用十年時間，在處理器調(diào)度、安全體系、存儲優(yōu)化、編譯工具鏈四個方向構(gòu)建了完整的技術(shù)護城河，并在大模型時代到來之前完成了關(guān)鍵的架構(gòu)轉(zhuǎn)型。科創(chuàng)板上市，是這家公司從"百度孵化的技術(shù)團隊"走向"獨立AI芯片平臺公司"的最后一塊拼圖——但能否在英偉達主導的市場格局中找到真正屬于自己的位置，取決于它能否把專利數(shù)據(jù)庫里那些關(guān)于稀疏計算、存算一體、分布式推理的技術(shù)預判，轉(zhuǎn)化為下一代產(chǎn)品的實際性能優(yōu)勢。

“ 加入"知識星球"，獲取報告內(nèi)容和原始數(shù)據(jù)(中美歐等全球的民事侵權(quán)訴訟/行政授確權(quán)訴訟/商標評審/專利復審等原始數(shù)據(jù)和報告)：